タイトルで全てなのですが

Ultralyticsのyolov8のモデルと、yolo11のモデルの入出力は同じなので、コードの変更をすることなくモデルの差し替えが可能です！

PythonでUltralyticsを利用しているのであれば、Ultralyticsが全てをいい感じに処理してくれてるんだろう、くらいの話なのですが、エクスポートしたONNXモデルをC++ ONNXRUNTIMEなどで利用している場合でも、コードの変更なしに、モデルの差し替えだけでyolov8からyolo11に変更できます。

きっかけは自作物体検出アプリの処理速度改善アイデア

yolov8とyolo11の入出力が同じなのかな？と調べたきっかけは、自作物体検出アプリの処理速度改善のアイデアとしてでした。
物体検出モデルにはpython Ultralytics yolov8をカスタムデータセットで学習し、ONNXエクスポートしてC++ ONNXRUNTIME DirectMLやTensorRT-RTXなどで利用しています。

yolov8の代わりに、Ultralyticsの最新の安定版の物体検出モデルyolo11を利用したら処理速度が更に改善できるのではないか？
そんな風に考えて検索してみると"yolo11の方が速いよ"アピールをUltralytics公式でしているではありませんか！

yolov8とyolo11のonnxモデルの入れ替えでコードの変更は必要か？

UltralyticsのウェブページにはCHAT AIがあるので、そのまま質問してみました。

You: C++ ONNXで、yolov8のカスタムモデルを利用して物体検出アプリを作成しています。yolo11のonnxモデルを準備した時、c++ onnxruntimeのコードを変更せずにonnxモデルだけ入れ替えるだけで、yolo11の物体検出アプリとして機能するでしょうか

Ultralytics AI: 結論から申し上げますと、多くの場合ONNXモデルを入れ替えるだけでそのまま動作します。

YOLO11はYOLOv8と同じUltralytics 統合APIを採用しており、出力テンソルの構造（Shapeや次元順序）が共通化されています。そのため、後処理（NMSや座標変換）のロジックがYOLOv8に準拠していれば、コードの変更は不要です。

注意点と確認事項

入出力サイズ: yolo export 時に imgsz を変更した場合は、C++側の入力リサイズ処理を合わせる必要があります。

タスクの一致: YOLOv8で「物体検出（Detect）」を使用していたなら、YOLO11も「Detect」モデルを使用してください。

効率の向上: YOLO11はYOLOv8と比較して、同等以上の精度を維持しつつパラメータ数が大幅に削減されているため、モデルを入れ替えるだけで推論の高速化が期待できます。

変換コマンド例
yolo export model=yolo11n.pt format=onnx simplify=true
詳細はONNX Exportガイドもあわせてご確認ください。✅

yolo11を学習して早速アプリに載せてみた！

コード変更不要らしいので、早速学習を回して、アプリに載せてみました！
コード変更せずにONNXファイルを入れ替えるだけで、これまでと似たような物体検出処理結果を得ることができました！
そしてモデル入れ替えによる改善結果は！

	yolov8m.onnx	yolo11m.onnx
パラメータ数	25936904	20127378
ファイルサイズ	50.8MB	39.5MB
処理速度(DirectML)	50FPS	48FPS
処理速度(TensorRT-RTX)	74FPS	72FPS

速くなっていないどころか、やや遅くなっている、だと！？

yolo11のyolov8に対する真価

実はまだ自作アプリでは評価中なのですが、いくつかyolo11とyolov8について評価した結果を検索してみたところ、

バッチ処理での処理速度（FPS）はyolo11はyolov8にやや劣る
yolo11はyolov8に比べて誤検出が少ない
yolo11はyolov8に比べ、他の物体に部分的に隠れた状態での検出精度が高い

わたし的yolo11、yolov8モデルまとめ

yolo11モデルはyolov8モデルと入出力が同じのため、コードの変更なく、モデルの入れ替えが可能です
yolo11モデルでは、yolov8より少ないパラメータ、小さいファイルサイズで同等以上の検出精度が得られます
バッチ処理のFPSではyolo11はyolov8よりやや劣ります
yolo11はyolov8に比べ誤検出が少ない
（らしい。評価中。確かに荒れてないような・・？）
CPU推論などエッジ環境での推論ではyolov8よりyolo11が良い
（らしい。当方ではあまり関係ないので眼中になし）

私の方では、少しFPSが劣るのは残念ですが、検出結果がより良いのであればyolo11も十分検討に値するかな？と考えています。